python---稀疏格式储存coo_matrix/csr_matrix ,double类型约为12.5)。CSR格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。 1.3:CSC CSC是和CSR相对应的一种方式,即按列压缩的意思。 以上图中矩阵为例: Values:[1 5 7 2 6...相同的(row,col)坐标上存放多个值。COO缺点: 1:构建完成后不允许再插入或删除元素。不能...
这时稀疏矩阵类型 coo_matrix / csr_matrix 就派上用场了! 这两种稀疏矩阵类型csr_matrix存储密度更大,但不易手工构建。coo_matrix存储密度相对小,但易于手工构建,常用方法为先手工构建coo_matrix,如果对内存要求高则使用 tocsr() 方法把coo_matrix转换为csr_matrix类型。 csr_matrix内存使用约为coo_matrix的70% ...
csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) data,row_ind,col_ind的关系为:a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k] row=np.array([0,0,1,2,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1,2])data=np.array([1,2,3,4,5,6])csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))...
scipy中的稀疏矩阵coo_matrix,csr_matrix,csc_matrix 技术标签:tensorboard coo_matrix COO优点: 1:容易构造,比较容易转换成其他的稀疏矩阵存储格式(CSR等) 2:写程序可以将libsvm格式的数据转换成COO比较容易,应该是充当libsvm与其他稀疏矩阵存储格式转换的媒介。 3:支持相同的(row,col)坐标上存放多个值。 COO缺点...
csr_matrix:Compressed Sparse Row matrix(压缩稀疏行矩阵) 这三个函数都是用来构建稀疏矩阵(矩阵中非0元素较少)的,而且可以得到一样的矩阵,只是方式不同。 coo_matrix 先从容易理解的coo_matirx开始,帮助大家对构造稀疏矩阵方法有个初步的认识。 from scipy.sparse import coo_matrix import numpy as np row = ...
[[1, 0, 4],[0, 0, 5],[2, 3, 6]])输出如下：array([[1, 0, 4],[0, 0, 5],[2, 3, 6]])coo_matrix由于构造方便容易理解，所以通常都是先构造该矩阵然后调用tocsr和tocsc函数来获取另外两种矩阵的存储。csr_matrix支持快速的按行切片，而csc_matrix则支持快速按列切片操作。
稀疏矩阵coo_matrix的乘法 稀疏矩阵的乘法在做基于n-gram的分类的时候还是相当有用的,但是由于网上资料太少,所以折腾了几天才算折腾出来。 首先scipy包里常见的稀疏矩阵有三种形式, coo_matrix, csr_matrix, csc_matrix. coo_matrix: A sparse matrix in COOrdinate format....
aa = csr_matrix(orig) aa有如下属性: # 2代表第第一行有2个不为零的元素,# 3代表第第一和二行不为零的元素总共有3个# 6代表第第一、二和三行不为零的元素总共有6个indptr: array([0, 2, 3, 6], dtype=int32)# 0,2代表第一行中的位置0和2有非零元素# 2代表第二行中的位置2有非零元素...
我的问题是关于 sklearn 的 coo_matrix。我从文档中阅读并理解它表示稀疏矩阵的坐标矩阵。这里的“坐标”这个词有什么意义吗?例如,coo_matrix ((1, 2)) 会得到我array([[0, 0]])那么在这个例子中坐标是什么意思呢?或者我们还有其他例子来区分它与其他矩阵吗?如csr_matrix、bsr_matrix等。同样,如果我问错...
>>> A = csr_matrix([[7.0, 8.0, 0],[0, 0, 9.0]]) >>> find(A) (array([0, 0 , 1], dtype=int32), array([0, 1 , 2], dtype=int32), array([ 7., 8., 9.])) """A =coo_matrix(A).tocsr()#sums duplicatesA.eliminate_zeros()#removes explicit zerosA = A.tocoo(copy...